Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.365
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) Jurnal Ilmiah Media Sisfo JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan Building of Informatics, Technology and Science JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) MANDAR: Management Development and Applied Research Journal Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Information System Journal (INFOS) INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL Batara Wisnu : Indonesian Journal of Community Services Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Pengabdian dan Inovasi Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT The Indonesian Journal of Computer Science
Nuri Cahyono
Universitas Amikom Yogyakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Social Sciences Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 49 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
OPTIMASI METODE KLASIFIKASI MENGGUNAKAN FASTTEXT DAN GRID SEARCH PADA ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SEABANK Ermawan, Bagas Restya; Cahyono, Nuri
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 9, No 1 (2025): Februari 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v9i1.1523

Abstract

Perkembangan pesat teknologi digital telah memberikan dampak signifikan pada sektor perbankan, termasuk aplikasi perbankan digital seperti SeaBank. Namun, pengguna melaporkan masalah kritis seperti hilangnya saldo dan keterlambatan transfer, yang memerlukan analisis sentimen pengguna berdasarkan ulasan di Google Play Store. Penelitian ini menganalisis ulasan pengguna SeaBank menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN), yang dioptimalkan melalui Grid Search dan ekstraksi fitur FastText. Sebanyak 15.000 ulasan dari Juli hingga September 2024 diproses, dilabeli secara manual (positif, negatif, netral), dan diseimbangkan menggunakan SMOTE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi Grid Search secara signifikan meningkatkan kinerja model, dengan SVM mencapai akurasi 92% dan KNN meningkat menjadi 91%. SVM yang dioptimalkan (C: 100, kernel: 'rbf') mencapai metrik tertinggi (presisi 0,93, recall 0,92, F1-score 0,92).
IMPLEMENTASI ALGORITMA SVM DAN OPTIMASI MENGGUNAKAN KOMPARASI N-GRAM DAN GLOVE PADA SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI ACCESS BY KAI Kusuma Wardana, Raka; Cahyono, Nuri; Uyock Anggoro Saputro; Arifiyanto Hadi Negoro; Nur Aini
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13284

Abstract

Analisis sentimen memiliki peran penting dalam memahami opini pengguna, khususnya dalam meningkatkan kualitas layanan digital. Penelitian ini berfokus pada optimasi klasifikasi sentimen menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan pendekatan N-Gram dan Word Embedding GloVe terhadap ulasan pengguna aplikasi Access by KAI. Permasalahan utama yang dihadapi adalah bagaimana meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen agar lebih optimal dalam mengidentifikasi keluhan dan preferensi pengguna. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.718 ulasan pengguna yang telah dilabeli secara manual ke dalam kategori positif dan negatif. Metode penelitian mencakup pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur, pemodelan SVM, dan evaluasi kinerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan N-Gram berbasis TF-IDF menghasilkan akurasi terbaik sebesar 84,88%, mengungguli metode GloVe yang hanya mencapai 79,65%. Selain itu, pemodelan SVM tanpa optimasi menghasilkan akurasi 83,43%. Perbandingan ini menegaskan bahwa pemilihan metode ekstraksi fitur yang tepat berpengaruh signifikan terhadap performa klasifikasi. Temuan penelitian juga mengungkap bahwa sentimen negatif mendominasi dengan persentase 51,7%, yang mencerminkan tantangan dalam performa dan fitur aplikasi.
Pendampingan Optimalisasi Digital Marketing Memanfaatkan Social Media Cahyono, Nuri
Jurnal Ilmiah Pengabdian dan Inovasi Vol. 1 No. 2 (2022): Jurnal Ilmiah Pengabdian dan Inovasi (Desember)
Publisher : Insan Kreasi Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (496.102 KB) | DOI: 10.57248/jilpi.v1i2.33

Abstract

Digital marketing is the spearhead that determines how a business is able to grow or just run as it is and even experience a decline. By entering the mataverse era, one of the main choices for digital marketing media is social media. Social media is able to provide comprehensive promotions and reach the online marketing area broadly, specifically to personal as users of the social media. This has become the choice of one of the non-formal educational institutions in Yogyakarta, namely kampung inggris yogyakarta, which has begun to enter promotions by utilizing social media, mainly Instagram, both with organic methods and ads. In the implementation of this community service, assistance is carried out to provide knowledge for partners so that they will be able to later independently implement digital marketing based on social media. The initial stage is to insert a media to accommodate information that can be used as a reference, namely a website. Next, an advertisement using Facebook ads is carried out with a target Instagram user, this ad is carried out in 3 periods or about 3 months with an evaluation applied every month.
PENERAPAN GRID SEARCH UNTUK OPTIMASI MODEL MACHINE LEARNING DALAM KLASIFIKASI SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE Bayu Prayoga, Mahendra; Cahyono, Nuri; Subektiningsih, Subektiningsih; Kamarudin, Kamarudin
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13375

Abstract

YouTube bukan hanya platform berbagi video, tetapi juga ruang interaksi sosial melalui komentar yang mencerminkan opini dan persepsi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja algoritma klasifikasi sentimen, yaitu Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, dan Random Forest, yang dioptimasi menggunakan Grid Search untuk klasifikasi sentimen komentar YouTube. Dataset yang digunakan terdiri dari 12.000 komentar dari 12 topik berbeda, meliputi politik, pendidikan, hiburan, teknologi, dan lainnya. Data diproses melalui preprocessing yang meliputi unique handling, case folding, text cleaning, slang words normalization, stopwords removal, tokenizing, dan stemming menggunakan Sastrawi. Pelabelan sentimen dilakukan dengan menggunakan kamus sentimen dalam tiga kelas: positif, negatif, dan netral. Oversampling dengan SMOTE diterapkan untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi menggunakan Grid Search meningkatkan akurasi model: SVM meningkat dari 90,97% menjadi 92,55%, Logistic Regression dari 86,72% menjadi 92,34%, dan Random Forest dari 87,33% menjadi 88,84%. Model SVM dengan kombinasi parameter 'C': 10, 'kernel': 'linear', 'max_iter': 1000, 'tol': 0.0001 menunjukkan performa terbaik dibandingkan model lain yang sudah dioptimasi.
PENGGUNAAN ALGORITMA CNN DENGAN ADAM OPTIMIZER DALAM APLIKASI WEB UNTUK PREDIKSI JENIS KELAMIN BUNGA Afnan Wijaya, Hafid; Cahyono, Nuri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13376

Abstract

Identifikasi jenis kelamin bunga pada tanaman dioecious (memiliki jenis kelamin jantan dan betina pada tanaman yang berbeda) dan monoecious (memiliki jenis kelamin jantan dan betina dalam satu tanaman) secara manual memerlukan waktu lama dan berisiko kesalahan. Kesulitan ini dapat mempengaruhi efisiensi pemuliaan tanaman serta hasil produksi. Oleh karena itu, diperlukan teknologi yang dapat mengotomatisasi proses identifikasi untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web untuk prediksi jenis kelamin bunga menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Metode penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan dataset gambar bunga, pra-pemrosesan data untuk meningkatkan kualitas gambar, pelatihan model CNN, serta integrasi model ke dalam aplikasi web. Model CNN ini dilatih menggunakan dataset gambar bunga dengan jenis kelamin berbeda, dan optimisasi dilakukan menggunakan Adam optimizer untuk meningkatkan akurasi prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mencapai akurasi 92% dalam memprediksi jenis kelamin bunga. Aplikasi web yang dihasilkan memungkinkan pengguna mengunggah gambar bunga dan menerima hasil prediksi secara cepat dan akurat, tanpa memerlukan perangkat khusus.
PENERAPAN GAME INTERAKTIF BERBASIS MOBILE UNTUK MENINGKATKAN MINAT BELAJAR ANAK DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA Oktafria, Fikri; Cahyono, Nuri; Wardhana, Raditya; Tofa Nurcholis, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13377

Abstract

Game interaktif merupakan salah satu bentuk media interaktif yang dirancang untuk menghibur sekaligus mendidik penggunanya. Dalam dunia pendidikan, game berbasis mobile menjadi inovasi yang menarik karena kemampuannya untuk menggabungkan elemen hiburan dengan pembelajaran. Penggunaan game sebagai media pembelajaran memberikan pengalaman belajar yang lebih interaktif, menyenangkan, dan memotivasi siswa, khususnya dalam mata pelajaran yang sering dianggap sulit seperti matematika. Pengembangan game dilakukan menggunakan metode Game Development Life Cycle (GDLC) yang meliputi tahapan konsep, desain, implementasi, pengujian, dan distribusi. Dalam penelitian ini, game Math Racer dikembangkan sebagai media interaktif untuk pembelajaran matematika anak. Game ini dirancang agar siswa dapat belajar sambil bermain, dengan mekanisme permainan yang melibatkan penyelesaian soal matematika secara interaktif. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode black box testing, seluruh fitur dalam game Math Racer telah diuji dan berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Pengujian dilakukan pada 30 perangkat berbeda, dengan tingkat keberhasilan 100% dalam menjalankan setiap fitur tanpa ditemukan bug atau error. Dengan hasil tersebut, game ini dinilai stabil dan siap digunakan sebagai media pembelajaran interaktif berbasis game.
OPTIMASI KINERJA METODE KLASIFIKASI DENGAN RANDOM SEARCH PADA ANALISIS SENTIMEN APLIKASI KORLANTAS POLRI Marsel Pratama, Aldino; Cahyono, Nuri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13480

Abstract

Kemajuan teknologi digital telah mendorong pengembangan aplikasi layanan publik, seperti Aplikasi Digital Korlantas Polri yang mempermudah proses perpanjangan SIM secara online. Namun, ulasan pengguna di Google Play Store menunjukkan berbagai masalah teknis, seperti kendala login dan kegagalan input data, yang memerlukan analisis mendalam terhadap persepsi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN) yang dioptimasi dengan Random Search serta ekstraksi fitur TF-IDF. Data penelitian terdiri dari 6.000 ulasan yang dikumpulkan pada periode 30 September 2024 hingga 20 November 2024. Data tersebut melalui tahapan preprocessing seperti case folding, tokenisasi, stemming, dan penyeimbangan data menggunakan SMOTE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi Random Search berhasil meningkatkan kinerja model secara signifikan. Model KNN, yang dioptimasi dengan parameter weights: 'distance', n_neighbors: 5, dan metric: 'manhattan', mencapai akurasi 99,61%, dengan precision, recall, dan F1-score masing-masing mencapai 1.00 untuk semua kelas, kecuali untuk kategori negatif yang sedikit lebih rendah dengan precision 0.99. Sementara itu, SVM dengan parameter optimal (C: 100, kernel: 'linear', gamma: 0.01) menunjukkan akurasi 98%, dengan precision 0.97, recall 0.96, dan F1-score 0.96. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan kepada tim pengembang Digital Korlantas Polri untuk meningkatkan kualitas layanan berdasarkan analisis sentimen pengguna, serta menjadi referensi untuk penerapan metode optimasi lainnya seperti Grid Search atau penggunaan teknik ekstraksi fitur yang lebih canggih seperti FastText atau BERT.
SENTIMEN ANALISIS PENGGUNA TWITTER TERHADAP PROVIDER XL AXIATA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Alfataah, Sevilla; Cahyono, Nuri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13647

Abstract

XL Axiata merupakan salah satu penyedia layanan terkenal di Indonesia dan memiliki basis pengguna yang luas. Konsumen XL Axiata dapat dengan mudah berkomunikasi dengan XL Axiata melalui media sosial karena lebih menghemat durasi dan energi. Twitter adalah salah satu media sosial yang digunakan oleh XL Axiata untuk berkomunikasi kepada pelanggan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model analisis sentimen terhadap provider XL Axiata dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Data dikumpulkan melalui proses crawling pada twitter memperoleh 1598 data. Data tweet yang diperoleh melalui proses crawling akan menjalani tahapan preprocessing, meliputi case folding, cleaning, normalisasi, tokenisasi, stemming, dan penghapusan stopword. Data hasil labeling akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine. Pengujian ini menggunakan rasio data training dan data testing 80:20 dengan menggunakan model SVM yang telah dibuat menggunakan kernel linear, rbf, sigmoid, dan polynomial. Berdasarkan hasil uji coba dengan jenis kernel yang berbeda dapat disimpulkan bahwa kernel linear memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 83.98%. Kernel rbf memiliki nilai akurasi tertinggi kedua yaitu sebesar 80.39%. Kernel sigmoid dan polynomial memiliki nilai akurasi lebih rendah dibandingkan kernel linear dan rbf. Hal ini disebabkan oleh ketidakcocokan dataset yang digunakan pada kernel. Dari hasil tersebut, kernel linear adalah kernel yang memiliki performa terbaik pada dataset yang digunakan pada penelitian ini.
REDESAIN ANTARMUKA DAN EVALUASI USABILITY WEBSITE ORGANISASI MAHASISWA MENGGUNAKAN PENDEKATAN UCER-CENTERED DESIGN Anggita, Sharazita Dyah; Fahlevie, Reychandra Tristan; Cahyono, Nuri; Wulandari, Irma Rofni
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v10i1.2661

Abstract

Dalam membangun sebuah website, diperlukan beberapa variable yang perlu diperhatikan diantaranya adalah tampilan pengguna yang user friendly dan responsif atau tidak berdasarkan pengalaman pengguna. Kinerja website yang sering kali lambat dan tidak responsif, mengakibatkan pengalaman pengguna yang kurang memuaskan. Sebagai bentuk pemeliharaan jangka panjang sebuah website perlu dilakukan sebuah evaluasi untuk mendapatkan feedback dari pengguna. Evaluasi usability merupakan salah satu metode yang dapat melakukan perbaikan pada user interface untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Evaluasi ini akan membantu dalam mengukur sejauh mana kemudahan penggunaan website dari aspek effectiveness, efficiency, dan satisfication, yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan dalam pengembangan desain website selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan evaluasi pengguna dari website yang telah digunakan menggunakan usability testing yang kemudian hasilnya digunakan sebagai acuan implemetasi website baru menggunakan metode User Centered Design (UCD). Data-data dikumpulkan melalui pengujian task scenario, wawancara dan pengujian kegunaan situs web terhadap 27 responden. Pengujian dilakukan dengan mempertimbangkan aspek-aspek effectiveness, efficiency, dan satisfication. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan dalam efficiency dengan peningkatan sebanyak 72%, serta peningkatan dalam tingkat satisfication dengan peningkatan sebanyak 71%, pada evaluasi desain solusi website yang diujikan.
Literasi Media Edukasi dan Peningkatan Branding Berbasis Website pada TK ABA Perumnas Condongcatur Cahyono, Nuri; Baita, Anna; Pramudya Hidayat, Muhammad Rifqi
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 6 No. 3 (2025): Edisi Juli - September
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v6i3.4043

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini berfokus pada peningkatan literasi media edukasi dan branding berbasis website di TK ABA Perumnas Condongcatur. Langkah awal melibatkan pembuatan website dengan domain tkabapcc.sch.id, yang dirancang untuk meningkatkan visibilitas dan citra lembaga di dunia digital. Selanjutnya, diadakan pelatihan bagi staf sekolah tentang operasional website, sehingga mereka mampu mengelola dan memperbarui konten secara mandiri. Selain itu, pengadaan media edukasi dalam bentuk worksheet berbasis Montessori diterapkan untuk meningkatkan kreativitas dan keterlibatan siswa dalam proses pembelajaran. Tahap akhir kegiatan PKM ini melibatkan partisipasi aktif siswa dalam penggunaan worksheet yang didampingi oleh guru. Evaluasi menunjukkan bahwa website telah mulai berfungsi sebagai media branding yang efektif, meskipun masih diperlukan peningkatan dalam strategi pemasaran digital untuk mencapai audiens yang lebih luas. Hasil kegiatan ini menunjukkan bahwa pengembangan website dan inovasi dalam media pembelajaran dapat mendukung peningkatan kualitas pendidikan dan branding lembaga, yang pada akhirnya memperkuat posisi TK ABA Perumnas Condongcatur di masyarakat.
Co-Authors Adhim, Nadhif Fauzil Adi Saputro, Johan Afnan Wijaya, Hafid Alfataah, Sevilla Andika Joni, Gusti Angga Reni Dwi Astuti Angga Reni Dwi Astuti Anggista Oktavia Praneswara Anggita, Sharazita Dyah Anggoro Saputro, Uyock Anna Baita Arif Rahmat Hidayatullah Arifiyanto Hadinegoro, Arifiyanto Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Bagus Candrahutomo, Rio Baita, Anna Bayu Prayoga, Mahendra Bayu Wicaksono Dewi Setiyawati Dewi Setiyawati Dyah Anggita, Sharazita Eli Pujastuti, Eli Ema Utami Ermawan, Bagas Restya Fahlevie, Reychandra Tristan Faisal Salim, Muhammad Fauzan Baehaqi Gustafito, Naufal Nuha Hananta, Julian Kiyosaki Inggar Adi Prasetyo Kamarudin Kamarudin Kusuma Wardana, Raka Kusuma, Ikhsan Habib M Iqbal Novananda Sugiharto Marsel Pratama, Aldino Mas’ud Mahfudz Darmawan, Muhammad Nugroho, Bagas Julio NUR AINI Nurcahyo, Narwanto Nurhayanto, Nurhayanto Nurwijayanti Oktafria, Fikri Pamungkas, Adji Surya Pramudya Hidayat, Muhammad Rifqi Rakarahayu Putri, Raniya Ramadhan Bima Saputra Restu Agung, Akmal Fauzan Rizal Gibran Aldrin Pratama Rizki Gunawan, Rizki Salamun Sukriandi Santoso, Riki Adi Siswahyudianto Subektiningsih Subektiningsih Sugiharto, M Iqbal Novananda Susanti, Rahmadhani Tofa Nurcholis, Muhammad Uray Nur Khadijah Uyock Anggoro Saputro Wahyu Hidayat Wardhana, Raditya Wulandari, Irma Rofni Yoga Pristyanto Yuliana , Dwi Eva Zurni Laila